Seaborn - Titanic Dataset ( histogram )

#데이터 로드
import pandas as pd

titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv')
titanic_df.head(5)

연속값에 대한 구간별 도수 분포를 시각화

### matplotlib histogram
import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(titanic_df['Age'])
#plt.show()

(array([ 54., 46., 177., 169., 118., 70., 45., 24., 9., 2.]),

array([ 0.42 , 8.378, 16.336, 24.294, 32.252, 40.21 , 48.168, 56.126,

64.084, 72.042, 80. ]),

# Pandas 에서 hist 함수를 바로 호출할 수 있음. 
titanic_df['Age'].hist()

seaborn histogram

• seaborn의 예전 histogram은 distplot함수지만 deprecate됨.
• seaborn의 histogram은 histplot과 displot이 대표적이며 histplot은 axes레벨, displot은 figure레벨임.

import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

#sns.distplot(titanic_df['Age'], bins=10)
sns.distplot(titanic_df['Age'], bins=10, kde =False)

 

import seaborn as sns
#import warnings
#warnings.filterwarnings('ignore')

sns.distplot(titanic_df['Age'], bins=10)
#sns.distplot(titanic_df['Age'], bins=10, kde =False)

### seaborn histogram
import seaborn as sns

# seaborn에서도 figure로 canvas의 사이즈를 조정
#plt.figure(figsize=(10, 6))
# Pandas DataFrame의 컬럼명을 자동으로 인식해서 xlabel값을 할당. ylabel 값은 histogram일때 Count 할당. 
sns.histplot(titanic_df['Age'], kde=True)
#plt.show()

plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.histplot(x='Age', data=titanic_df, kde=True, bins=30)

import seaborn as sns

# seaborn의 figure레벨 그래프는 plt.figure로 figure 크기를 조절할 수 없습니다. 
#plt.figure(figsize=(4, 4))
# Pandas DataFrame의 컬럼명을 자동으로 인식해서 xlabel값을 할당. ylabel 값은 histogram일때 Count 할당. 
sns.displot(titanic_df['Age'], kde=True, rug=True, height=4, aspect=2)
#plt.show()

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.distplot(titanic_df['Age'], kde=True, rug=True)